AMD ROCm 平台大模型推理：HIP 语言移植 FlashAttention 算子的性能调优 大家好！今天我们来深入探讨一下如何将 FlashAttention 算子移植到 AMD ROCm 平台，并利用 HIP 语言进行性能调优，以支持大模型推理。FlashAttention 是一种高效的 Attention 机制，能够显著加速 Transformer 模型的训练和推理，尤其是在处理长序列时。将其移植到 ROCm 平台，可以充分利用 AMD GPU 的计算能力，为用户提供更快的推理速度。 1. FlashAttention 简介及其重要性 FlashAttention 是一种注意力机制的优化实现，旨在解决标准 Attention 机制在高精度和长序列处理时遇到的内存瓶颈问题。传统的 Attention 机制需要将所有中间结果 (例如 QK^T) 存储在 GPU 内存中，这在高分辨率和长序列情况下会消耗大量内存，限制了模型能够处理的序列长度，并影响计算速度。 FlashAttention 通过以下关键技术来解决这个问题： Tiling: 将输入序列划分为更小的块 (tiles)，并 …